МЕТОД БАГАТОВИМІРНОГО СТАТИСТИЧНОГО АНАЛІЗУ ЧАСОВИХ БАГАТОВИМІРНИХ КРИТИЧНИХ АТРИБУТІВ ЯКОСТІ ПРОЦЕСУ ВИРОБНИЦТВА З ФАКТОРИЗАЦІЄЮ ДАНИХ

Автор(и)

  • Євген Володимирович Гаврилко Державний університет телекомунікацій, Україна
  • Олег Анастасійович Курченко Державний університет телекомунікацій, Україна https://orcid.org/0000-0002-3507-2392
  • Ігор Володимирович Терещенко Харківський національний університет радіоелектроніки, Україна https://orcid.org/0000-0002-6197-1914
  • Антон Ігорович Терещенко Державний університет телекомунікацій, Україна

DOI:

https://doi.org/10.30837/2522-9818.2018.5.005

Ключові слова:

якість через дизайн, атрибути критичної якості, критичні параметри процесу, дизайн експерименту, багатовимірний статистичний аналіз

Анотація

Об’єктом дослідження є процес забезпечення якості продукції на етапі первинного проектування процесу виробництва. Предметом дослідження є інформаційні технології оцінки факторного впливу критичних параметрів процесу виробництва (CPPs, critical process parameters) на критичні атрибути якості продукту (CQAs, critical quality attributes). Мета – застосування запропонованого методу для визначення особливостей і характеристик залежності змінювання критичних атрибутів якості продукту від зміни критичних параметрів процесу виробництва. Завдання: визначення структури та ієрархії часових багатовимірних даних критичних параметрів процесу виробництва та критичних атрибутів якості продукту, а також визначення якісної та кількісної мір відносин між сформованими об’єктами зазначених параметрів. Методи. Послідовно використовуються: статистичні процедури розвідувального багатовимірного аналізу даних; перетворення однорідних матриць спостережень значень CPPs і CQAs в таблицю з факторизованими даними; побудова дерев регресії багатовимірних CPPs з багатовимірними відповідями CQAs. Методи використовують програмне забезпечення пакетів мови R. Отримано такі результати. Запропоновано метод розв’язання задачі забезпечення якості продукції на етапі первинного проектування процесу виробництва відповідно до актуальної процесно-аналітичної технології конструювання сучасних сертифікованих виробництв – "якість через дизайн" QbD (Quality-by-Design). Запропонований метод факторизації часових багатовимірних критичних параметрів процесу виробництва та критичних атрибутів якості продукту дозволяє збільшити число ступенів свободи для багатовимірного статистичними аналізу MSA (Multivariate Statistical Analysis) впливу факторів (класів) критичних параметрів процесу виробництва на багатовимірні критичні атрибути якості продукту. Наведені та проаналізовані результати використання методу на прикладі масивів даних з застосуванням пакетів об’єктно-орієнтованої мови програмування R. Висновки. Запропонований метод статистичного аналізу спільно з статистичними багатовимірним канонічним аналізом представляють актуальну інформаційну технологію детального оцінювання впливу об’єктів часових багатовимірних даних критичних параметрів процесу виробництва і окремих складових на критичні атрибути якості продукту. Метод орієнтований на практичне застосування з метою забезпечення якості продукції на єтапі проектування (вдосконалення) виробництв.

Біографії авторів

Євген Володимирович Гаврилко, Державний університет телекомунікацій

доктор технічних наук, доцент, Державний університет телекомунікацій, професор кафедри комп’ютерної інженерії

Олег Анастасійович Курченко, Державний університет телекомунікацій

кандидат технічних наук, доцент, Державний університет телекомунікацій, завідувач кафедри управління інформаційною та кібернетичною безпекою

Ігор Володимирович Терещенко, Харківський національний університет радіоелектроніки

кандидат технічних наук, доцент, Харківський національний університет радіоелектроніки, доцент кафедри інфокомунікаційної інженерії

Антон Ігорович Терещенко, Державний університет телекомунікацій

Державний університет телекомунікацій, аспірант кафедри управління інформаційною та кібернетичною безпекою

Посилання

Deming, W. E. (1986), Out of the crisis, Cambridge University Press, Cambridge, 507 p.

Lionberger, R. A., Lee, S. L., Lee, L. M., Raw, A., Lawrence, X. Yu. (2008), "Quality by Design: Concepts for ANDAs", American Association of Pharmaceutical Scientists Journal, No. 10 (2), P. 268–276. DOI: https://doi.org/10.1208/s12248-008-9026-7.

ICH Q8, "Pharmaceutical Development", available at : http://www.ich.org/products/guidelines/quality/quality-single/article/pharmaceutical-development.html (Last accessed: 02.08.2018).

Eshan, S. J. (2012), "A Case Study on Quality Function Deployment (QFD)", IOSR Journal of Mechanical and Civil Engineering (IOSR-JMCE), Vol. 3, Issue 6, P. 27–35. DOI: https://doi.org/10.9790/1684-0362735.

Zhang, L., Mao, S. (2017), "Application of quality by design in the current drug development", Asian journal of pharmaceutical sciences, No. 103, P. 1–8. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajps.2016.07.006.

"Guidance for Industry PAT – A Framework for Innovative Pharmaceutical Development, Manufacturing, and Quality Assurance", available at : http://www.fda.gov/cder/OPS/PAT.htm (Last accessed: 02.08.2018).

ISO 9001: 2015, "Quality management systems", available at : https://www.iso.org/standard/62085.html (Last accessed: 02.08.2018).

ISO 22000: 2005, "Food safety management systems", available at : https://www.iso.org/standard/35466.html (Last accessed: 02.08.2018).

Legendre, P. (2006), "Short course on Advanced spatial ecology", Research Centre of Plant Ecology and Biodiversity Conservation. Institute of Botany, Chinese Academy of Sciences, P. 575–600, available at : http://biol09.biol.umontreal.ca/PLcourses/Legendre_Canonical.pdf (Last accessed: 12.08.2018).

Rao, S., Samant, P., Kadampatta, A., Shenoy, R. (2013), "An Overview of Taguchi Method: Evolution, Concept and Interdisciplinary Applications", International Journal of Scientific & Engineering Research, Vol. 4, Issue 10, P. 621–626, available at : https://www.ijser.org/onlineResearchPaperViewer.aspx?An-Overview-of-Taguchi-Method-Evolution-Concept-and-Interdisciplinary-Applications.pdf (Last accessed: 12.08.2018).

Coghlan, A. (2017), A Little Book of R for Multivariate Analysis, Release 0.1, available at : http://a-little-book-of-r-for-time-series.readthedocs.org/ (Last accessed: 12.08.2018).

"Food and Drug Administration. Final Report on Pharmaceutical cGMPs for the 21st Century – A Risk Based Approach", available at : https://www.fda.gov/downloads/drugs/developmentapprovalprocess/manufacturing/questionsandanswersoncurrentgoodmanufacturingpracticescgmpfordrugs/ucm176374.pdf (Last accessed: 12.08.2018).

Kannissery, P., Tahir, M. A., Charoo, N. A., Ansari, S. H., Ali, J. (2016), "Pharmaceutical product development: A quality by design approach", International Journal of Pharmaceutical Investigation, No. 6 (3), P. 129–138. DOI: https://doi.org/10.4103/2230-973X.187350.

ISO 31000, "Risk management", available at : https://www.iso.org/iso-31000-risk-management.html (Last accessed: 12.08.2018).

"Guidance for Industry. PAT – A Framework for Innovative Pharmaceutical Development, Manufacturing, and Quality Assurance", available at : https://www.fda.gov/downloads/drugs/guidances/ucm070305.pdf (Last accessed: 12.08.2018).

Mohamed, I. (2013), "Progressive Modeling: The Process, the Principles, and the Applications", Procedia Computer Science, Vol. 16, P. 39–48. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2013.01.005.

Araujo, F. (2018), "Variable selection methods in multivariate statistical process control: A systematic literature review", Department of Industrial Engineering: Federal University of Rio Grande do Sul, 90035-190 Porto Alegre, RS, Brazil, Computers & Industrial Engineering, Vol. 115, P. 603–619. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cie.2017.12.006.

Göhler, S. M., Husung, S., Howard, T. J. (2016), "The Translation between Functional Requirements and Design Parameters for Robust Design", Procedia College International pour la Recherche en Productique (CIRP), Vol. 43, P. 106–111. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.02.028.

Gausemeier, J., Gaukstern, T., Tschirner, C. (2013), "Systems Engineering Management Based on a Discipline-Spanning System Model", Procedia Computer Science, Vol. 16, P. 303–312, DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2013.01.032.

MacCalman, A., Kwak, H., McDonald, M., Upton, S. (2015), "Capturing Experimental Design Insights in Support of the Model-based System Engineering Approach", Procedia Computer Science, Vol. 44, P. 315–324. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.03.030.

Kaiser, L., Bremer, C., Dumitrescu, R. (2016), "Exhaustiveness of Systems Structures in Model-Based Systems Engineering for Mechatronic Systems", Procedia Technology, Vol. 26, P. 428–435. DOI: https://doi.org/10.1016/j.protcy.2016.08.055.

MacCalman, A., Lesinski, G., Goerger, S. (2016), "Integrating External Simulations Within the Model-Based Systems Engineering Approach Using Statistical Metamodels", Procedia Computer Science, Vol. 95, P. 436–441. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.09.309.

Lemazurier, L., Chapurlat, V., Grossetête, A. (2017), "An MBSE Approach to Pass from Requirements to Functional Architecture", International Federation of Accountants (IFAC) : Papers OnLine, Vol. 50, Issue 1, P. 7260–7265. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2017.08.1376.

Clement, S., Register, A., Wise, R. (2015), "Key Enablers for Leveraging Non-Development Items in a System", Procedia Computer Science, Vol. 44, P. 164–173. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.03.009.

Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., Aiken, L. S. (2003), Applied multiple regression/correlation analysis for the behavioral sciences, Mahwah, New Jersey, US: Lawrence Erlbaum Associates Publishers, Third Edition, 703 p.

Azevedo, A., Santos, M. F. (2008), "KDD, SEMMA and CRISP-DM: a parallel overview", IADIS European Conference on Data Mining : Amsterdam, the Netherlands, 22-27 July 2008, Proceedings of the IADIS European Conference on Data Mining, P. 182–185, available at : https://pdfs.semanticscholar.org/7dfe/3bc6035da527deaa72007a27cef94047a7f9.pdf (Last accessed: 12.08.2018).

##submission.downloads##

Опубліковано

2018-09-26

Як цитувати

Гаврилко, Є. В., Курченко, О. А., Терещенко, І. В., & Терещенко, А. І. (2018). МЕТОД БАГАТОВИМІРНОГО СТАТИСТИЧНОГО АНАЛІЗУ ЧАСОВИХ БАГАТОВИМІРНИХ КРИТИЧНИХ АТРИБУТІВ ЯКОСТІ ПРОЦЕСУ ВИРОБНИЦТВА З ФАКТОРИЗАЦІЄЮ ДАНИХ. СУЧАСНИЙ СТАН НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ТЕХНОЛОГІЙ В ПРОМИСЛОВОСТІ, (3 (5), 5–16. https://doi.org/10.30837/2522-9818.2018.5.005

Номер

№ 3 (5) (2018)

Розділ

Технічні науки

Ліцензія

Авторське право (c) 2018 Євген Володимирович Гаврилко, Олег Анастасійович Курченко, Ігор Володимирович Терещенко, Антон Ігорович Терещенко

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons для журналів відкритого доступу.

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

  • Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-NC-SA 4.0), котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.

  • Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо не комерційного та не ексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.

  • Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису опублікованої роботи, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи.